TSP数据集第48页

【机器学习】四大类监督学习_模型选择与模型原理和场景应用_第03课

图像识别与分类场景：o图像物体识别：使用标注好的数据集训练模型，使其能够识别图片中的特定对象，例如猫、狗、汽车等。o医学影像诊断：在医疗领域，对X

德天老师·2024-01-20 09:46

【实战教程】ThinkPHP6分页功能轻松实现，让你的网站更高效！

一、了解分页功能在Web应用程序中，当数据集非常庞大时，将所有结果都显示在一个页面上会导致页面的加载速度过慢，同时也不方便用户查看和管理数据。分页功能就是

CRMEB·2024-01-20 09:24

启发式算法解决TSP、0/1背包和电路板问题

1.LasVegas题目设计一个LasVegas随机算法，求解电路板布线问题。将该算法与分支限界算法结合，观察求解效率。代码python代码如下：#-*-coding:utf-8-*-"""@Date:2024/1/4@Time:16:21@Author:MainJay@Desc:LasVegas算法解决电路问题"""importheapqimportrandommaps=[]nums=8fori

NK.MainJay·2024-01-20 08:12

An Experimental Design Framework for Label-Efficient Supervised Finetuning of Large Language Models

具体来说，它关注的是如何在需要大量高质量响应的指令数据集上减少所需的标注工作量，同时保持或提高模型的泛化性能。

Takoony·2024-01-20 07:08

MongoDB索引

制作随机数：我们要想生成一个百万级的数据集合，必须要有随机数的参与，我们需要写一个随机数的方法。//生成随机数functionGetRandomNum(min,max){letrange=max

小小的开发人员·2024-01-20 06:51

Pytorch和Tensoflow对比学习第三周--Day 19-20: 数据加载和预处理

使用标准数据集进行实践，例如

M.D·2024-01-20 06:26

【Pytorch】搭建一个简单的泰坦尼克号预测模型

我们将探讨如何处理泰坦尼克号数据集，设计并训练一个神经网络，以预测乘客是否在灾难中幸存。主要内容包括：数据准备：介绍如何加载和预处理泰坦尼克号数据集，包括处理缺失值、对类别特征进行编码等。

Avasla·2024-01-20 06:19

复现图神经网络（GNN）论文的过程以及PyTorch与TensorFlow对比学习

复现图神经网络（GNN）论文的过程通常包括以下几个步骤：一、理解论文内容：首先彻底理解论文，包括其理论基础、模型架构、使用的数据集、实验设置和得到的结果。

M.D·2024-01-20 06:16

资源分享 | 情绪脑电研究公开数据集

SEEDSEED数据集是由上海交大类脑计算与机器智能研究中心(BCMI)开发的。该数据集是基于脑电的情绪分类任务而设计的数据集。

茗创科技·2024-01-20 06:33

卷积神经网络入门

三、卷积神经网络4、ResNet18识别草书实战4.1数据展示4.2导入的库4.3数据预处理部分4.4切割数据集并定义数据加载器4.5训练网络4.6可视化损失函数、精度变化总结前言近年来,卷积神经网络(

朱笨笨·2024-01-20 05:47

Codalab平台学习笔记

Colab官网展示的三个步骤为：上传文件：首先将代码和数据集文件上传至平台。进行实验：运行代码，进行训练或者测试。发布结果：将实验结果进行发布，以供他人复现

Q同学的nlp笔记·2024-01-20 05:59

刷题总结1.17 下午

旅行商问题（TravelingSalesmanProblem，TSP）是一个著名的组合优化问题，描述的是一个旅行商要在给定的一系列城市之间找到最短的路径，使得每个城市只访问一次，并最终回到起点城市。

小白冲冲冲123·2024-01-20 04:44

Tensorflow2.0笔记 - 不使用layer方式，简单的MNIST训练

亦枫Leonlew·2024-01-20 03:20

聚类算法（KMeans）模型评估方法（SSE、SC）及案例

一、概述将相似的样本自动归到一个类别中，不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用欧式距离法；聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。

小林打怪中·2024-01-20 02:21

Python数据分析基础ReadingDay14_关联分析FP_growth

上一篇笔记我们讲到了关联分析的基本概念和应用场景，以及挖掘数据集中关联规则的Apriori算法，通过具体代码实现了一个Apriori算法，在上一篇笔记的最后提到Apriori算

放翁lcf·2024-01-20 02:01

如何利用chatgpt提高工作效率？

数据分析和处理：获得帮助以执行数据处理和分析任务，如编写Python脚本来处理数据集。2.学习和研究快速获取信息：使用ChatGPT来快速查找

雪精灵·2024-01-20 01:12

单细胞转录组|Seurat 4.0 使用指南

Seurat4.0使用指南设置Seurat对象示例数据10XGenomics免费提供的外周血单核细胞(PBMC)数据集。通过IlluminaNextSeq500测序的2700个单细胞。

木舟笔记·2024-01-20 01:01

RandAugment：一种提高模型泛化能力的数据增强方法

RandAugment是一种数据增强方法，它通过在训练过程中对数据集进行随机变换来增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。

AigcFox·2024-01-20 01:49

分类预测 | Matlab实现ISSA-SVM基于多策略混合改进的麻雀搜索算法优化支持向量机的数据分类预测

程序已经调试好，替换数据集直接运行出图

机器学习之心·2024-01-19 23:15

量化交易平台Quantopian讲座（14）——斯皮尔曼秩相关

1、数据集中数据单位不同，例如一块土地价格与其边长的关系2、数据集不满足其他假设的前提条件是，例如t-检验要求数据必须满足正态分布。秩首先使用scipy的内置函数，先

taoeaten·2024-01-19 22:30

【计算机图形学】PARIS: Part-level Reconstruction and Motion Analysis for Articulated Objects

2.PreviousWork可移动部件的分割和分析用于铰接物体重建的一些隐式表达3.问题描述4.方法复合神经辐射场loss5.实验实验数据集Baseline评估指标实验结果6.总结LimitationConclusion7

passer__jw767·2024-01-19 22:10

Open3d 二点云转mesh并实现空洞修复、mesh简化、mesh细化

点云是由大量的点组成的三维数据集，而mesh是由三角形组成的三维模型。点云转换为mesh的过程称为曲面重建。曲面重建的目的是从点云数据中提取出表面的形状信息。

摸鱼的机器猫·2024-01-19 22:10

【计算机图形学】CLA-NeRF: Category-level Articulated Neural Radiance Field

passer__jw767·2024-01-19 22:08

Oracle Analytics BIEE 操作方法（三）公式使用1

1背景版本：BIEE12C测试地：数据集编辑2日期使用获取每月的第一天：公式：TIMESTAMPADD(SQL_TSI_DAY,(DAYOFMONTH(CURRENT_DATE)*-1)+1,CURRENT_DATE

蓝丶曦月·2024-01-19 22:03

Uniapp多选Popup（弹出层）

限制选择数量默认选中禁用选项属性说明属性默认值说明singlefalsetrue为开启单选，否则为多选max-可选最多项maxMessage-超出最多项的提示信息，没有的话则默认清掉最旧的数据，添加当前选择数据list-数据集合

会功夫的李白·2024-01-19 22:27

redis持久化机制：RDB和AOF

RDB（RedisDatabase）工作原理：RDB通过创建数据集的快照来进行持久化。快照创建可以在指定的时间间隔内自动完成，也可以手动触发。

薛定谔的zhu·2024-01-19 21:06

知识笔记（八十四）———链式语句中fetchSql和force和bind用法

table('think_user')->fetchSql(true)->find(1);输出result结果为：SELECT*FROMthink_userwhereid=1force：force方法用于数据集的强制索引操作

瑞崽崽崽·2024-01-19 21:14

【Python机器学习】多分类问题的不确定度

还是以鸢尾花数据集为例：fromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_circles

zhangbin_237·2024-01-19 21:44

【Python机器学习】无监督学习（理论知识）

数据集的无监督变换是创建数据新的表示的算法，与数据的原始表示相比，新的表示可能更容易被人或其他机器学习算法所理解。

zhangbin_237·2024-01-19 21:44

Clickhouse安装部署及简单使用

ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统，它专门用于处理大规模数据集。它的设计目标是提供高性能、高可用性和可扩展性，同时保持简单易用的特点。

蓝胖子的宝贝·2024-01-19 21:11

clickhouse安装及简单使用

前言clickhouse设计比较精简，具有强大的数据写入性能、极其高效的查询性能、高效压缩存储，单机部署性能丝毫不逊色于传统的大数据集群。由于使用体验简单直接，使得运维工作同样变的简单。

花菜回锅肉·2024-01-19 21:07

MILP加速运算技巧（三）——以OR-Tools设置惰性约束为例

文章目录前言OR-Tools添加惰性约束的方法基于简单TSP的对比实验无惰性约束部分惰性约束完全惰性约束完整代码前言在运筹学建模和求解过程中1，“lazyconstraints”（惰性约束）是一种动态添加约束的策略

Lins号丹·2024-01-19 20:33

在论文中总能看到，训练损失曲线图，验证损失曲线图，为什么很少看到测试损失曲线图呢？

研究人员可能会根据测试损失继续调整模型,从而让模型过分符合测试数据集,但对新的未见数据效果不佳。验证集损失可以很好地反映模型在见过但未使用的数据上的泛化能力,可以代替测试集损失进行模型选择。

小桥流水---人工智能·2024-01-19 19:27

【ICCV2019】论文阅读FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images

FaceForensics++:LearningtoDetectManipulatedFacialImagesFaceForensics++：是一个面部伪造数据集，它使研究人员能够以有监督的方式训练基于深度学习的方法

yipala·2024-01-19 19:22

鸿蒙开发笔记(十七): 列表 List

在列表中显示数据集合是许多应用程序中的常见要求（如通讯录、音乐列表、购物清单等）。使用列表可以轻松高效地显示结构化、可滚动的信息。

ZWaruler·2024-01-19 18:58

AI 内容分享(七)：加速计算，为何会成为 AI 时代的计算力“新宠”

目录什么是加速计算加速计算解决方案硬件GPU应用型专用集成电路ASIC现场可编程逻辑门阵列FPGA软件CUDAOpenCL网络加速计算应用场景生成式AI加快训练时间处理大型数据集创建复杂模型实时功能高效的计算梯度

之乎者也··2024-01-19 17:51

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 02 使用 BERT 模型进行抽取式文本摘要的性能研究

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文献综述2.1总结方法三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集

yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 03 带有语义附加奖励的强化抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2

yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS MAPGN：用于序列到序列预训练的掩码指针生成器网络

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言

yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:39

NLP论文阅读记录 - 2022 | W0S 基于文本概念的多目标剪枝观点文本摘要

Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文本摘要的文献综述和分类2.1文本摘要分类2.2以前的作品三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集

yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:37

Simple Faster Rcnn 采坑实录（训练自己的数据集）

写在前面：在跑自己的数据集前非常有必要先是用VOC数据集跑一遍，以证环境以及其他方面没有问题，这样训练自己的数据集时，可以只从这方面找问题。

zzzbeauty·2024-01-19 16:43

《如何制作类mnist的金融数据集》（完结篇）——4、如何使用生成的ubyte文件？

拿mnist数据集为例，通常来讲想使用mnist数据集时，会直接通过代码线上下载，然后使用dataloader去加载mnist数据集。

wo~he!·2024-01-19 16:21

《如何制作类mnist的金融数据集》——3．生成index.ubyte文件

3．生成index.ubyte文件这里我主要参考了这篇博客，他们把这块的知识解释得很到位了，我这里也没什么补充的。主要是拿到训练集图片与标签的index_ubyte文件和测试集的图片与标签的index_ubyte文件。共四个文件。非常感谢我的参考博客：https://blog.csdn.net/qq_44042678/article/details/131631917?spm=1001.2014.

wo~he!·2024-01-19 16:21

Python Pandas 高级数据操作优化技巧和最佳实践

最佳实践和技巧可以帮助你编写更高效、更快速的Pandas代码，特别是在处理大型数据集时。在实际使用中，可以根据数据集的大小和复杂度来选择合适的优化技巧和最佳实践。

我算是程序猿·2024-01-19 16:18

用WPSAI一键洞察分析

用WPSAI一键洞察分析这个功能需要在WPSAI申请内测才会出现主页地址：https://ai.wps.cn/操作步骤打开示例数据集点击菜单栏WPSAI按钮显示如下菜单点击洞察分析程序会自动获取洞察分析结论点数据详情点查看详情就会出来一份很详细的报告分析探索的相关数据在洞察分析对话框重

JeffDingAI·2024-01-19 16:45

《如何制作类mnist的金融数据集》——2．生成28*28灰度图

2．生成28*28灰度图有了9类共54000张黑白图后，需要对它进行进一步的处理，那就是把它弄成28*28的黑像素图像。主要思路就是对每类图像的文件夹进行遍历，然后resize直接上代码：importtorchvision.transformsastransformsfromPILimportImagenum=6000foriinrange(num):#读取原始图像#original_image=

wo~he!·2024-01-19 16:15

多特征变量序列预测(四)Transformer-BiLSTM风速预测模型

目录往期精彩内容：前言1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2数据集制作与预处理2基于Pytorch的Transformer+BiLSTM预测模型2.1定义Transformer+BiLSTM

建模先锋·2024-01-19 16:07

过拟合欠拟合及其解决方案

可以使用验证数据集来进行模型选择欠拟合指模型无法得到较低的训练误差，过拟合指模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差应选择复杂度合适的模型并避免使用过少的训练样本权重衰减正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小

Yif18·2024-01-19 15:56

Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）

目录1、人体姿态估计简介2、人体姿态估计数据集3、OpenPose库4、实现原理5、实现神经网络6、实现代码1、人体姿态估计简介人体姿态估计(HumanPostureEstimation)，是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来

weixin_44079197·2024-01-19 15:56

让大模型忘掉隐私数据，卡内基开源TOFU

因此，卡内基梅隆大学的研究人员提出了TOFU框架，包含遗忘、数据集、评估等多个模块，以帮助开发者提升大模型的安全性。开源地址：https://github

RPA中国·2024-01-19 15:45

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